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Ingeniería mexicana de vanguardia en la refinería de Dos Bocas
El hidrógeno se produce en un aparato llamado electrolizador, un dispositivo que divide el agua (H2O) en sus componentes: hidrógeno y oxígeno.
Pero también puede generarse sin producir nada de contaminación, mediante la electrólisis, convirtiendo el agua en moléculas de hidrógeno y oxígeno usando fuentes renovables, como excedentes de energía eólica.
Es en este caso en el que sí estaríamos hablando de hidrógeno verdaderamente verde, de un proceso limpio. Pero nos encontramos con otro problema: su alto costo.
La electrólisis del excedente de energía renovable es inequívocamente beneficiosa para el medio ambiente, pero no es muy eficiente.
En el futuro próximo, puede ser más barato producir hidrógeno a partir de gas natural. Sin embargo, el CO2 se libera en el proceso industrial utilizado para generar hidrógeno.
Experts believe that we should and will have hydrogen in the mix of energy options, but it will not be a silver bullet for everything.
Es el futuro en el presente
De acuerdo con un informe reciente de la entidad financiera estadounidense Morgan Stanley, la “revolución” del hidrógeno verde ayudará a reducir emisiones en procesos industriales existentes y también a proporcionar combustible para autobuses, camiones o barcos. Pero los principales inconvenientes del hidrógeno son el costo y la disponibilidad.
Los costos son mucho más altos que los que requiere, por ejemplo, el gas natural, aunque la diferencia probablemente disminuya a medida que se eleven los impuestos al carbono para combatir el cambio climático en las próximas décadas.
La organización independiente sobre desarrollo sostenible E3G dijo en un comunicado que Obtener hidrógeno implica un gasto masivo en infraestructura. En muchos casos, los costos adicionales hacen que parezca poco atractivo en comparación con las alternativas, como las energías renovables.
Por eso algunos expertos mantienen cierto grado de escepticismo sobre el tema y sobre todo sobre el futuro del energético.
Consideran que deberemos tener y tendremos hidrógeno en la mezcla de opciones de energía, pero no es una solución milagrosa para todo, una impresión que a veces se desprende de lo que suele decirse.
No obstante, el hidrógeno verde cobrará fuerza como una de las mayores opciones de energía, y el desarrollo tecnológico podría contribuir a que con los años se consolide como una fuente más accesible, el elemento existe en abundancia en el universo, y es por algo. (H2O) to the outside in the form of vapor. Thus, it generates electricity or heat in a totally clean way.
However, one of the drawbacks is that to obtain hydrogen as an isolated element and thus be able to generate hydrogen to make fuel, large amounts of energy are required or the use of non-renewable sources.
The vast majority (almost 99%) of hydrogen is produced from hydrocarbons: natural gas and coal, making its own production a plentiful source of carbon dioxide (CO2) emissions.
In that case we would speak of a hydrogen fuel that is not green, but nevertheless represents a “relatively green” alternative to greenhouse gases.
This is how the United Kingdom has developed a project called HyDeploy, at Keele University mixing natural gas with 20% hydrogen in a trial that gained national relevance, according to BBC environment analyst Roger Harrabin.
Adding hydrogen reduces the amount of CO2 each time the heating is turned on or when cooking.
Hydrogen is produced in a device called an electrolyzer, a device that divides water (H2O) into its components: hydrogen and oxygen.
But it can also be generated without producing any pollution, through electrolysis, converting water into hydrogen and oxygen molecules using renewable sources, such as surplus wind energy.
It is in this case that we would be talking about truly green hydrogen, a clean process. But we find another problem: its high cost.
Electrolysis of surplus renewable energy is unequivocally beneficial for the environment, but it is not very efficient.
In the near future, it may be cheaper to produce hydrogen from natural gas. However, CO2 is released in the industrial process used to generate hydrogen.
It’s the future in the present
According to a recent report by the US financial institution Morgan Stanley, the green hydrogen “revolution” will help reduce emissions in existing industrial processes and also provide fuel for buses, trucks or ships. But the main drawbacks of hydrogen are cost and availability.
The costs are much higher than those required for, for example, natural gas, although the difference is likely to decrease as carbon taxes are raised to combat climate change in the coming decades.
Independent sustainable development organization E3G said in a statement that Getting hydrogen involves massive spending on infrastructure. In many cases, the added costs make it seem unappealing compared to alternatives, such as renewables.
That is why some experts maintain a certain degree of skepticism on the subject and especially on the future of energy.
They consider that we should and will have hydrogen in the mix of energy options, but it is not a miracle solution for everything, an impression that sometimes follows from what is often said.
However, green hydrogen will gain strength as one of the greatest energy options, and technological development could contribute to its consolidation as a more accessible source over the years, the element exists in abundance in the universe, and it is for a reason.
Modelado estocástico de yacimiento
Modelado estocástico de yacimiento para la explotación primaria y estimación de reservas originales
Por / By: Juan Manuel Ham Macosay, Jorge Enrique Paredes Enciso, Rafael Pérez Herrera, Victor Jesús Navedo Flores; Esmer Orlando Rivas Reyes y Leonardo Enrique Aguilera Gómez
El presente trabajo describió el proceso de elaboración de un modelo estocástico utilizando los modelos analíticos de balance de materia y análisis nodal; así como, un modelo de superficie de respuesta y simulación probabilística aplicando el método de Montecarlo.
Los resultados servirán de sustento técnico para cuantificar el volumen de reservas y número óptimo de pozos a perforar en la etapa inicial de explotación.
Al inicio de explotación de un yacimiento existe una gran incertidumbre respecto al volumen original in situ de hidrocarburos, el volumen de reservas originales y los mecanismos de producción que se presentarán durante la explotación. La incertidumbre asociada a estos parámetros afecta directamente en el plan de desarrollo inicial de un campo.
Durante el estudio se propuso un flujo de trabajo para la realización de un modelo estocástico (Caracterización dinámica). El objetivo fue contar con una herramienta de fácil aplicación que permita evaluar escenarios de explotación primaria; así como definir el número óptimo de pozos y cuantificar las reservas originales en la etapa inicial de explotación de un yacimiento.
El modelo estocástico de yacimiento se genera a partir de modelos analíticos (Modelo tipo tanque, Análisis nodal). Un modelo de aproximación basado en superficie de respuesta (RMS – Proxy Model) y simulación probabilística (método de Montecarlo).
Para representar el yacimiento se utilizó un modelo tipo tanque cargando los datos del PVT del fluido característico del yacimiento. Las variables del modelo fueron el volumen original de hidrocarburos (N, G), compresibilidad de la formación (Cf) y los parámetros de acuífero.
Asimismo, en la etapa inicial de explotación fue difícil determinar la existencia e intensidad de un acuífero que se conectó al yacimiento; para considerar la incertidumbre del acuífero se incorporó en el análisis un rango de influencia del acuífero. Fue seleccionado el modelo de acuífero tipo Fetkovich (1969) debido a su simplicidad de utilizar un índice de productividad.
Del mismo modo, el modelo estocástico de yacimientos permitió generar escenarios de explotación y estimación de reservas originales; siempre, considerando el rango de incertidumbre de las principales variables de un proyecto exploratorio.
La certificación de la reserva original mediante un modelo dinámico-estocástico tendrá la ventaja adicional de establecer un rango determinado por los valores del modelo Montecarlo.
Los datos geológicos y la información del pozo exploratorio son los insumos necesarios para generar el modelo estocástico de yacimientos. Este nuevo concepto de modelado dinámico-estocástico tiene el potencial de ser una herramienta de gran utilidad al inicio de explotación de los yacimientos; posteriormente conforme se va desarrollando el campo, será sustituido por modelos analíticos y de simulación numérica considerando el ajuste histórico y por consiguiente reduciendo la incertidumbre.
Stochastic reservoir modeling
Stochastic reservoir modeling for primary exploitation and estimation of original reserves
The present work described the process of elaboration of a stochastic model using the analytical models of mass balance and nodal analysis; as well as a probabilistic simulation and response surface model applying the Monte Carlo method.
The results will serve as technical support to quantify the volume of reserves and the optimal number of wells to be drilled in the initial stage of exploitation.
At the beginning of exploitation of a reservoir, there is great uncertainty regarding the original in situ volume of hydrocarbons, the volume of original reserves and the production mechanisms that will occur during exploitation. The uncertainty associated with these parameters directly affects the initial development plan of a field.
During the study, a workflow was proposed for the realization of a stochastic model (dynamic characterization). The objective was to have an easy-to-apply tool that allows evaluating primary exploitation scenarios; as well as defining the optimal number of wells and quantifying the original reserves in the initial stage of exploitation of a deposit.
The stochastic reservoir model is generated from analytical models (Tank-type model, Nodal analysis). An approximation model based on response surface (RMS - Proxy Model) and probabilistic simulation (Monte Carlo method).
To represent the reservoir, a tank-type model was used loading the PVT data of the reservoir’s characteristic fluid. The model variables were the original volume of hydrocarbons (N, G), formation compressibility (Cf) and the aquifer parameters.
Likewise, in the initial stage of exploitation it was difficult to determine the existence and intensity of an aquifer that was connected to the reservoir; To consider the uncertainty of the aquifer, a range of influence of the aquifer was incorporated into the analysis. The Fetkovich (1969) type aquifer model was selected due to its simplicity of using a productivity index.
In the same way, the stochastic reservoir model allowed generating exploitation scenarios and estimation of original reserves; always, considering the range of uncertainty of the main variables of an exploratory project.
Certifying the original reserve using a dynamic-stochastic model will have the additional advantage of establishing a range determined by the values of the Monte Carlo model. Geological data and information from the exploratory well are the necessary inputs to generate the stochastic reservoir model. This new concept of dynamic-stochastic modeling has the potential to be a very useful tool at the beginning of the exploitation of the reservoirs; later, as the field develops, it will be replaced by analytical and numerical simulation models considering the historical adjustment and therefore reducing the uncertainty.
